航运大数据正深刻地改变和影响着航运业,随着AIS的普及,AIS所产生的航行数据呈现爆发式的增长,海量的AIS数据蕴含着丰富的船舶信息,其中就包括船舶的航线信息,而航线规划作为船舶智能导航系统的关键技术,一直也是国内外学者的研究热点,目前的航线规划研究主要是针对航行水域较为宽阔的海上,对内河航线的研究较少,而正是由于内河航行水域受限,船舶的航线相对固定,大量前船的历史航线也侧面反映了航行水域的特征状况,也是后来者重要的知识参考,因此,将海量的船舶AIS数据与航线规划相结合有其独特的研究意义,而且以往的航线规划研究大多只考虑航行水域的特征,而基于AIS数据的航线规划将前船的习惯航法纳入航线规划的考虑因素之中,为船舶的航线规划研究提供了新的思路。本文以船舶在内河航行所产生的AIS数据为研究对象,针对当前航线规划存在的局限性,提出基于船舶AIS数据的内河船舶习惯航线的生成研究,并通过实验验证其可行性,本文的主要工作如下:(1)提出面向内河航线生成的AIS数据清洗的方法研究。根据AIS数据的特性采取不同的数据清洗方法,先通过引射线法清洗支流的数据,再根据船舶相邻两船位点的航向和速度变化提出一种新的插值方法对船舶在转向处的AIS数据进行插值,以补充船舶在河流弯道处的AIS数据,最后对船舶AIS数据飞点进行定义,并制定相应的飞点的判定和处理策略。(2)提出了一种面向适航度计数的网格生成方法。首先对研究水域的岸线数据进行处理,包括删除支流岸线,提取内岛、浅滩岸线,得到规范的岸线数据,然后,通过ArcGIS和AutoCAD等软件生成沿河流走向的贴体网格,并编程实现每个网格的船舶经过频数统计。(3)提出了一种基于网格适航度的习惯航线生成方法。将网格的船舶经过频数归一化处理得到网格适航度,根据网格适航度对船舶航线进行初始化,然后提出累积航向变化量的概念,并运用基于累积航向变化量的改进D-P算法对初始航线进行压缩,得到最终的习惯航线。